24/01/2024
14,812 lượt đọc
Trong thời kỳ tài chính biến động nhanh chóng, các nhà đầu tư đang tìm cách tối ưu hóa hiệu suất đầu tư danh mục đầu của mình. Những giải pháp này có thể bao gồm việc sử dụng các công cụ phân tích định lượng, áp dụng các mô hình dự báo tài chính dựa trên khoa học dữ liệu, và phân bổ danh mục đầu tư một cách cẩn thận.
Phân tích định lượng là một quá trình sử dụng các phương pháp thống kê để thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu định lượng. Phân tích định lượng được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm khoa học, kỹ thuật, kinh doanh, xã hội học,...
Phân tích định lượng trong đầu tư chứng khoán là việc sử dụng các phương pháp thống kê để phân tích dữ liệu về giá cổ phiếu, biến động thị trường và các yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến giá cổ phiếu. Phân tích định lượng trong đầu tư chứng khoán được sử dụng để đưa ra các dự báo về giá cổ phiếu, xác định cơ hội đầu tư và quản lý rủi ro mà không bị ảnh hưởng bởi yếu tố cảm tính.
Phân tích định lượng là một công cụ quan trọng được sử dụng trong lĩnh vực tài chính, đầu tư. Phân tích định lượng có thể được sử dụng để thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau, bao gồm:
Ví dụ:
Có thể thấy, phân tích định lượng đã và đang ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực tài chính.
Ưu điểm:
Nhược điểm:
Để sử dụng phân tích định lượng một cách hiệu quả, các nhà đầu tư cần hiểu rõ những thách thức này. Các nhà đầu tư cần có kiến thức chuyên môn về thống kê và lập trình máy tính để khai thác tối đa ưu điểm của phân tích định lượng. Ngoài ra, các nhà đầu tư cũng cần sử dụng phân tích định lượng một cách linh hoạt và kết hợp với các yếu tố khác, chẳng hạn như yếu tố thông tin,... để đưa ra các quyết định đầu tư sáng suốt.
Thuỳ Trang
Tài liệu tham khảo:
IIFL Securities. (n.d.). Advantages and Disadvantages of Quantitative Trading | IIFL Knowledge Center. https://www.indiainfoline.com/knowledge-center/trading-account/advantages-and-disadvantages-of-quantitative-trading
0 / 5
Khi mới học quant trading, nhiều người thường tập trung gần như toàn bộ vào phần mô hình. Họ nghĩ rằng nếu dự báo đúng hơn một chút, hoặc nếu tìm được một tín hiệu chính xác hơn phần còn lại của thị trường, thì kết quả giao dịch chắc chắn sẽ tốt. Cách nghĩ này không sai hoàn toàn, nhưng mới đúng một nửa. Trong giao dịch thực tế, dự báo chỉ là điểm bắt đầu. Sau đó còn một bước quan trọng hơn nhiều: biến tín hiệu đó thành vị thế thật, giao dịch thật, lợi nhuận thật.
Nếu phải chọn một rủi ro làm hỏng nhiều chiến lược định lượng nhất, thì đó thường không phải là thiếu mô hình hiện đại, mà là overfitting. Nói đơn giản, overfitting xảy ra khi mô hình học quá kỹ dữ liệu quá khứ đến mức nó không chỉ học tín hiệu thật, mà còn học luôn cả nhiễu. Khi nhìn lại lịch sử, mọi thứ trông rất đẹp: độ chính xác cao, equity curve mượt, drawdown dễ chịu, Sharpe ratio hấp dẫn. Nhưng đến khi đem sang giai đoạn mới, hoặc live trading, mô hình bắt đầu hỏng rất nhanh.
Có một hiểu lầm rất phổ biến khi mới bước vào quant trading: cứ nghe đến “quant” là nghĩ ngay đến deep learning, transformers, reinforcement learning, foundation models, hay ít nhất cũng phải có một thứ gì đó đủ phức tạp để nghe giống phòng lab hơn là bàn giao dịch. Nhưng nếu nhìn vào cách nhiều tổ chức thật đang vận hành, bức tranh lại bớt hào nhoáng hơn nhiều.
Nếu nhìn theo kiểu tin tức, ngày đáo hạn phái sinh thường bị gắn với những cụm như rung lắc, kéo trụ, ép ATC. Nhưng với quant trading, cách hỏi như vậy vẫn còn cảm tính. Câu hỏi đúng hơn là: ngày đáo hạn có tạo ra một mẫu biến động lặp lại, đủ ổn định, đủ rõ, để mình đưa vào bộ lọc của hệ thống hay không. Đây là một câu hỏi rất hợp với thị trường Việt Nam, vì hợp đồng tương lai VN30 có lịch đáo hạn cố định vào thứ Năm lần thứ ba của tháng đáo hạn, nên bản thân nó đã là một event định kỳ, rất phù hợp để làm event study. Ngoài ra, hợp đồng VN30 hiện có hệ số nhân 100.000 đồng mỗi điểm chỉ số, nên đây không phải một sản phẩm quá nhỏ để bỏ qua khi nhìn hành vi của nhóm cổ phiếu trụ.
Một trong những lỗi phổ biến nhất của nhà đầu tư cá nhân ở Việt Nam là quyết định mua trước, rồi mới mở chart ra sau để tìm lý do xác nhận. Có thể là một mã được nhắc nhiều trong room chat, một câu chuyện đầu tư công đang nóng, một cổ phiếu bất động sản “đã giảm quá sâu”, hay một mã ngân hàng “nghe nói sắp vào sóng”. Cách ra quyết định như vậy nghe quen vì nó rất đời thường, nhưng chính nó làm nhiều người kẹt hàng hàng tháng trời. Mua xong thì chart không chạy. Hoặc tệ hơn, chart vẫn tiếp tục bleed xuống nhưng người cầm hàng cứ bấu víu vào câu chuyện vì không biết nhìn chart thế nào để thừa nhận rằng mình đang đứng sai phía.
Điều làm nhiều tài khoản lỗ nặng không phải là vì trader luôn nhìn sai thị trường. Nhiều khi họ nhìn đúng xu hướng, nhưng vẫn thua vì vào sai kích thước vị thế. Đây là lỗi rất phổ biến. Khi thị trường êm, họ đánh lớn vì thấy giá đi đẹp. Đến lúc thị trường rung mạnh hơn, họ vẫn giữ đúng size cũ. Kết quả là một giai đoạn biến động lớn có thể xóa sạch thành quả của nhiều tuần trước đó.
Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.
Truy cập ngay!